Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)
Los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) son modelos de redes neuronales profundas capaces de generar textos en lenguaje natural a partir de una entrada o contexto dados. Se entrenan con grandes volúmenes de datos textuales procedentes de diversos dominios y fuentes, lo que les permite capturar las estructuras sintácticas y los patrones semánticos del lenguaje natural. Los LLM han obtenido resultados muy destacados en múltiples tareas de lenguaje natural, como la resumización de textos, la respuesta a preguntas, la generación de texto y otras aplicaciones.
Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o presencial) va dirigida a desarrolladores de nivel principiante e intermedio que deseen utilizar Modelos de Lenguaje Grande para diversas tareas de lenguaje natural.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar un entorno de desarrollo que incluya un LLM de uso común.
- Crear un LLM básico y ajustarlo finamente (fine-tuning) sobre un conjunto de datos personalizado.
- Utilizar LLM para distintas tareas de lenguaje natural, como la resumización de textos, la respuesta a preguntas, la generación de texto y otras aplicaciones.
- Depurar y evaluar LLM utilizando herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.
Formato del curso
- Clase interactiva con momentos de discusión.
- Abundantes ejercicios y prácticas guiadas.
- Implementación práctica en un laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
Introducción
- ¿Qué son los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)?
- LLM frente a modelos tradicionales de NLP
- Descripción general de las características y la arquitectura de los LLM
- Desafíos y limitaciones de los LLM
Comprensión de los LLM
- El ciclo de vida de un LLM
- Cómo funcionan los LLM
- Los componentes principales de un LLM: codificador (encoder), decodificador (decoder), atención, incrustaciones, etc.
Primeros pasos
- Configuración del entorno de desarrollo
- Instalación de un LLM como herramienta de desarrollo, por ejemplo, Google Colab o Hugging Face
Trabajo con LLM
- Exploración de las opciones de LLM disponibles
- Creación y uso de un LLM
- Ajuste fino (fine-tuning) de un LLM en un conjunto de datos personalizado
Resumización de textos
- Comprensión de la tarea de resumización de textos y sus aplicaciones.
- Uso de un LLM para la resumización extractiva y abtractiva de textos.
- Evaluación de la calidad de los resúmenes generados mediante métricas como ROUGE, BLEU, etc.
Respuesta a preguntas
- Comprensión de la tarea de respuesta a preguntas y sus aplicaciones.
- Uso de un LLM para la respuesta a preguntas de dominio abierto y cerrado.
- Evaluación de la precisión de las respuestas generadas mediante métricas como F1, EM, etc.
Generación de texto
- Comprensión de la tarea de generación de texto y sus aplicaciones.
- Uso de un LLM para la generación de texto condicional e incondicional.
- Control del estilo, el tono y el contenido de los textos generados mediante parámetros como temperatura, top-k, top-p, etc.
Integración de LLM con otros marcos de trabajo y plataformas
- Uso de LLM junto con PyTorch o TensorFlow.
- Uso de LLM junto con Flask o Streamlit.
- Uso de LLM en Google Cloud o AWS.
Resolución de problemas
- Comprensión de los errores y fallos comunes en los LLM.
- Uso de TensorBoard para monitorear y visualizar el proceso de entrenamiento.
- Uso de PyTorch Lightning para simplificar el código de entrenamiento y mejorar el rendimiento.
- Uso de Hugging Face Datasets para cargar y preprocesar los datos.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos del procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje profundo.
- Experiencia previa con Python y PyTorch o TensorFlow.
- Experiencia básica en programación.
Público objetivo
- Desarrolladores de software.
- Entusiastas del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP).
- Científicos de datos.
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- Diseñar flujos de trabajo con LangGraph específicos del sector salud, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la auditableidad.
- Integrar aplicaciones de LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar las mejores prácticas para garantizar confiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
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Formato del curso
- Ponencias interactivas y debates.
- Ejercicios prácticos con estudios de casos reales.
- Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el ámbito legal que preserven la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
- Integrar ontologías legales y estándares de documentos en el estado del grafo y en el procesamiento de datos.
- Implementar salvaguardas, aprobaciones con intervención humana y caminos de decisión rastreables.
- Desplegar, monitorear y mantener servicios de LangGraph en entornos de producción con observabilidad y controles de costos.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión grupal.
- Numerosos ejercicios y práctica constante.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Construcción de Flujos Dinámicos con LangGraph y Agentes LLM
14 HorasLangGraph es un marco de trabajo para componer flujos de trabajo estructurados en grafos que apoyan el uso de LLMs, incluyendo ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar ruteo condicional, reintentos y fallbacks para garantizar una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y asegurar el comportamiento del agente para garantizar confiabilidad y seguridad.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y análisis de código en un entorno de prueba (sandbox).
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre compañeros.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
LangGraph para Automatización de Marketing
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y correo electrónico estructurados como grafos con lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para una personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto a través de campañas multipaso.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del Curso
- Lecciones interactivas y discusiones grupales.
- Prácticas hands-on implementando flujos de trabajo de correo electrónico y pipelines de contenido.
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Opciones de Personalización del Curso
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar el control basado en roles (RBAC), el inicio de sesión único (SSO) y controles impulsados por cumplimiento normativo.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y almacenes de datos corporativos.
- Diseñar e implementar manuales de operación (playbooks) para la gobernanza y administración de ChatOps.
Formato del curso
- Lecciones interactivas y discusión grupal.
- Amplia práctica mediante ejercicios y casos de estudio.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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Arquitecturas de Modelos de Lenguaje Grande (LLM) Rentables: Mistral a Gran Escala (Ingeniería de Rendimiento y Costo)
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Implementar patrones de despliegue escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar estrategias de agrupación (batching), cuantización y servicio eficiente.
- Optimizar los costos de inferencia manteniendo el rendimiento.
- Diseñar topologías de servicio listas para producción para cargas de trabajo empresariales.
Formato del Curso
- Clases interactivas y discusiones.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Productización de Asistentes Conversacionales con Conectores e Integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA de código abierto que permite a los equipos construir e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo empresariales y orientados al cliente.
Esta formación práctica impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto, desarrolladores full-stack e ingenieros de integración de nivel principiante a intermedio que desean diseñar, integrar y productizar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y de SaaS.
- Implementar generación aumentada por recuperación (RAG) para respuestas fundamentadas.
- Diseñar patrones de UX para asistentes de chat internos y externos.
- Desplegar asistentes en flujos de trabajo de productos para casos de uso reales.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de integración.
- Desarrollo en laboratorio en vivo de asistentes conversacionales.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
Implementaciones de nivel empresarial con Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande multimodal y de alto rendimiento, diseñado para despliegues de grado industrial en entornos empresariales.
Esta formación presencial dirigida por instructores (en línea o in situ) está orientada a ingenieros de IA/ML de nivel intermedio a avanzado, arquitectos de plataforma y equipos de MLOps que deseen desplegar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Desplegar Mistral Medium 3 utilizando opciones basadas en API y autoalojamiento.
- Optimizar el rendimiento de la inferencia y los costos asociados.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión grupal.
- Abundancia de ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
Mistral para una IA responsable: Privacidad, residencia de datos y controles empresariales
14 HorasMistral AI es una plataforma de inteligencia artificial abierta y lista para entornos empresariales que ofrece características para un despliegue seguro, conforme a la normativa y responsable de la IA.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a líderes de cumplimiento, arquitectos de seguridad y partes interesadas de los departamentos jurídico y operativo de nivel intermedio que deseen implementar prácticas de IA responsable con Mistral mediante el aprovechamiento de mecanismos de privacidad, residencia de datos y controles empresariales.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar técnicas de preservación de la privacidad en los despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con los requisitos normativos.
- Configurar controles de nivel empresarial como el Control de Acceso Basado en Roles (RBAC), inicio de sesión único (SSO) y registros de auditoría.
- Evaluación de opciones de proveedores y modelos de despliegue para garantizar la alineación con los requisitos de cumplimiento.
Formato del curso
- Ponencia interactiva y discusión.
- Casos prácticos y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles de IA empresarial.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Aplicaciones Multimodales con Modelos Mistral (Visión, OCR y Comprensión de Documentos)
14 HorasLos modelos Mistral son tecnologías de IA de código abierto que ahora se integran en flujos de trabajo multimodales, admitiendo tareas tanto de lenguaje como de visión para aplicaciones empresariales y de investigación.
Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de ML de nivel intermedio, ingenieros aplicados y equipos de producto que deseen construir aplicaciones multimodales con modelos Mistral, incluyendo pipelines de OCR y comprensión de documentos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y preparar los modelos Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con pipelines de PLN.
- Diseñar aplicaciones de comprensión de documentos para casos de uso empresariales.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda visual-textual y asistentes de interfaz.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de codificación.
- Implementación en laboratorio en vivo de pipelines multimodales.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
